Geri Dön

Risk assessment in software development by fuzzy inference approach

Yazılım geliştirmede bulanık çıkarım yaklaşımı yoluyla risk değerlendirmesi

  1. Tez No: 679519
  2. Yazar: MUSTAFA BATAR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KÖKTEN ULAŞ BİRANT, DOÇ. DR. ALİ HAKAN IŞIK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 111

Özet

Yazılım geliştirme projeleri maddi olarak büyük bir götürüye sahiptir ve yüksek miktarlarda yatırıma ihtiyaç duymaktadır. Bilgisayar yazılımı ile ilgili uluslararası somut verilere dayanan maliyetlere bakıldığı zaman; 1985 yılında 150 milyar dolardır, 2010 yılında 2 trilyon dolardır ve 2016 yılından sonra da 5 trilyon doları geçmektedir. Buna ek olarak, 2018 yılında, Apple Store'un bir günlük cirosu bile yaklaşık 250 milyon dolardır. Her yıl katlanarak artan bu maliyetlere, harcamalara ve yatırımlara rağmen; yazılım projelerinin başarılı bir şekilde geliştirilme oranı çok da yüksek değildir. 2016 yılında hazırlanan“CHAOS”raporuna göre, geliştirilen yazılım projelerinin sadece %17'si tam zamanında, ayrılan bütçede ve verilen isteklere uygun bir şekilde tamamlanmıştır. Projelerin %53'ü ise süre ve bütçe aşımıyla ve ayrıca gereksinimleri tam doğru biçimde karşılamadan bitirilmiştir. Yazılım projelerinin %30'u ise, geliştirilme evresinde tamamlanamayıp iptal edilmiştir. Bu kadar yüksek maliyetli ve bu denli düşük başarı oranına sahip yazılım geliştirme projelerinin daha kaliteli ve daha başarılı bir yapıya sahip olabilmesi için, daha iyi bir yazılım risk değerlendirmesi ve yönetim metodu elde edilerek etkin bir risk değerlendirme ve yönetim yaklaşımının belirlenmesi gerekir. Bu etkin yaklaşımın bir sonucu olarak, yazılım geliştirme projelerinde sorunlar daha ortaya çıkmadan önce, yazılım riskleri oluşturabilecek bazı problemler zamanında fark edilebilip tespit edilebilecektir. Bu doktora tez çalışmasında, ANFIS makine öğrenmesi yöntemi ile birlikte, bulanık mantık yaklaşım tekniğine bağlı olarak yazılım risk değerlendirmesi ve yönetimi ile ilgili 32 yazılım risk kuralını içeren yeni ve orijinal bir kural seti oluşturulmuştur. Ayrıca, bu kural setinin nasıl elde edildiği gösterilmiş ve geliştirme bölümünün tüm evreleri adım adım detaylı bir şekilde anlatılmıştır.

Özet (Çeviri)

Software projects have a huge money related weight and need to put resources into high volumes. When seen costs dependent on the global substantial information on PC programming; it was $150 billion out of 1985, it was $2 trillion out of 2010, and it ignored $5 trillion after 2016. Additionally, in the time of 2018, simply a day by day giro of Apple Store was about $250 million. In spite of the costs and ventures that are dramatically expanding each year, the phase of effective advancement of the product ventures isn't high. In light of the“CHAOS”report arranged in 2016, just 17% of the product improvement ventures were finished in an opportune way, in the allotted financial plan and as per the necessities. 53% of the ventures were finished over the long run or potentially over spending plan as well as additionally without satisfying the prerequisites precisely. 30% of the product ventures can't have been finished in the improvement stage. For that software development projects with such high expenses and low success rate could have a better quality structure, a risk assessment and management approach has to be determined for better software risk assessment and management methodology. In this doctoral thesis, a rule set, which has consisted of 32 original software risk parameters rules, about software risk assessment and management has been shown, and how to determine, get, design and develop has been explained step by step based on the fuzzy approach technique integrated with machine learning algorithm – ANFIS.

Benzer Tezler

  1. Strategic framework for anfis and bim use on risk management at natural gas pipeline project

    Doğalgaz boru hattı projelerinin risk yönetiminde yapay zekâ ve bim kullanımının stratejik çerçevesi

    İSMAİL ALTUNHAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İnşaat MühendisliğiHasan Kalyoncu Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. MEHMET SAKİN

  2. AR-GE projelerinin önceliklendirilmesi ve seçimi üzerine çok kriterli bir model önerisi

    A multi-criteria model proposal on prioritization and selection of R&D projects

    GİZEM FİLİZ TÜRKMEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU

  3. Bütünleşik afet risk maruziyetine yönelik coğrafi veri modelinin belirlenmesi

    Determining a geographic data model for the integrated disaster risk exposure

    BEKİR TAŞTAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Coğrafyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ARİF ÇAĞDAŞ AYDINOĞLU

  4. Sağlık bilişim sistemleri etkinliğinin bulanık modellemesi

    Fuzzy modeling of health information system effectiveness

    YÜCEL GÜLÇİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET F. ÖZOK

  5. Gemi kazası kompleks probleminin incelenmesi için kök sebep analizi yaklaşımı önerisi

    A root cause analysis approach for maritime accident problem investigation

    TUBA KEÇECİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZCAN ARSLAN